基于用户行为的公共图书馆移动信息服务设计

当前多数公共图书馆的移动信息服务水平不高。文章综合全国范围移动用户调查报告,分析了移动用户的媒介选择与信息获取行为倾向,以及公共图书馆移动信息服务对应的人群分布特征;提出了公共图书馆移动信息服务应嵌入到大众的日常生活情境,尊重、适应和引导其信息获取行为;给出了信息查询、资源呈现和服务协作等的服务设计策略。     

微信用户信息行为影响因素及其负效用研究

基于微信和用户信息行为的阐释,从微信用户信息行为动机、心理状况、支付能力和外部环境方面分析微信用户信息行为影响因素,从信息过载和人际关系离散方面分析微信用户信息行为的负效用。     

用户创新期望对员工越轨创新的影响研究

企业发展之根基在于创新,但越来越多的企业发现其员工存在某种非规范性的创新行为.通过构建一个被调节的中介模型,探讨亲社会动机在用户创新期望与员工越轨创新之间的中介作用以及主动性人格在上述关系中的调节作用.在278份问卷分析基础上采用拔靴法进行检验,研究发现:组织环境之外的用户创新期望能够正向预测员工越轨创新行为;亲社会动机在用户创新期望与员工越轨创新行为之间起部分中介作用;主动性人格对用户创新期望与员工越轨创新之间关系的调节作用不显著.从个体某方面的特质与外部期望等3个因素探讨对员工越轨创新行为的影响,可以丰富越轨创新领域的研究,为管理者或组织提供参考.     

基于浏览行为的用户价值细分研究

目前客户价值的研究大部分都针对传统企业,而针对网络环境下站点用户价值的研究还相对较少.为了研究常用站点的用户价值计算方法并将其应用于用户价值细分,基于用户浏览行为设计了用户价值评价指标体系,并运用主成分分析法和K-均值算法完成了基于用户价值聚类的用户群划分.     

基于用户行为的数字图书馆服务组织研究

大数据背景下,数字图书馆需要针对用户不断变化的行为进行分析和数据挖掘,最终形成能够有效服务于用户的服务组织模式.对数字图书馆用户行为进行了分析,以当前移动端用户行为的归类,指出了数字图书馆用户行为的特征,并构建出基于用户行为的数字图书馆服务组织模式.     

基于人的活动行为的产品用户研究方法

对常用的产品用户研究方法进行了比较分析,在此基础上推荐出基于人的活动行为的产品用户研究方法,并通过案例对该方法做了进一步阐述.该方法可供广大产品设计师借鉴和参考.     

基于问卷调查的电子图书用户使用行为研究

研究电子图书的发展对提高图书馆服务质量发挥着重要作用. 采用问卷调查法,分析了电子图书用户的基本情况和用户对电子图书的使用意愿,探讨了电子图书使用中的优缺点.     

数字信息环境下的用户行为研究

论述了用户行为的内涵及国内外对用户行为的理论研究,在此基础上,重点分析了数字信息环境下用户行为的改变及其给图书馆带来的启示.     

基于数据挖掘的文献平台用户行为分析

为科技智库时代的发展,更好地提供科技资源,提高信息服务的质量和水平,采用数据挖掘技术和用户画像建模方法应用于吉林省科技文献信息服务平台(简称"平台"),可以根据用户下载文献的历史数据发现、挖掘数据之间的关联关系;平台功能的升级,极大提升了平台用户检索绩效、用户信息获取绩效,提高了用户科研绩效,完善了平台的支撑和保障作用...     

基于用户行为的自动任务识别技术研究

自动任务识别是多任务工作环境下自动任务管理技术的关键,其中对窗口切换历史信息采用Bron-Kerbosky算法来聚类同一任务的窗口,已经被国外研究者采用.然而,该方法仅适用于短时间、较少任务的识别,而对长时间下多个工作任务识别缺乏有效性.本文创新性地提出将窗口切换历史聚类结果与基于焦点时间的窗口重要性相结合形成任务向量,再运用模糊KCenter聚类算法求解任务窗口集合来实现长时间工作环境下多任务识别的方法.实验结果表明,该方法能有效识别长时间工作环境下的多个任务且具有较高的准确率.     

领域内用户浏览行为的用户需求知识发现研究

提出一种从用户浏览网页的行为中获取用户需求知识的方法.在领域内将产品进行需求项分解,从服务器日志中提取用户点击的网页及其次数,并计算出用户对每个需求项的值和可信度,由此可提取出用户以及用户群的需求知识.该方法不仅可以及时获取最近一段时间用户对现有产品指标的关注情况,还可以在一定程度上反映用户对该类产品的某些潜在需求,为企业进行新产品开发提供参考.     

基于R的图书馆用户借阅行为数据挖掘研究

本文针对图书馆数据低效利用的现状,采用了基于R的数据挖掘技术对图书馆借阅数据进行了深入挖掘,以期发现这部分数据所隐含的价值。通过数据挖掘从借阅数据中探索其中隐含的规律,并将挖掘出的规律信息进行实际应用,从而实现数据挖掘对数据中价值的发现和高效利用。     

基于用户行为模型的身份验证算法研究

身份认证技术是电子商务系统的重要环节。本文根据电子商务系统用户的特点,将网络入侵检测技术的思想引入用户身份验证,提出了基于用户行为模型的身份验证方案。该方案选择用户消费习惯、用户浏览时间以及用户键盘输入特性作为数据源,根据综合验证算法计算值与阈值对照,对用户身份进行验证。本文全面阐述了该身份验证方案的基本思想、测量点的选择和取值、以及综合验证算法等关键问题和解决方案;重点介绍了基于AHP方法的用户消费习惯模型的建立过程,以及利用该模型计算某种商品和用户期望值向量的相似度算法。     

社会网络服务及其用户行为分析

分析了社会网络服务的理论基础和实现技术,讨论了用户行为分析的研究方法．以面向学者的社会网络为例,分别应用第三方网络分析软件CNZZ和自主开发分析软件SCHOLAT后台管理软件进行了用户行为分析实例研究．     

基于神经网络的社交网络用户动机与行为关系研究

 以社交网络用户为研究对象,扩充了用户的“获利性”动机和“社交获利”行为,通过调研问卷,利用神经网络模型分析社交网络用户动机与行为的关系。结果表明,不同动机对不同行为的影响程度不同,动机对行为的整体贡献度呈现出有用性 > 自我呈现 > 娱乐性 > 易用性 > 获利性 > 从众性 > 社交性的趋势。建议管理人员持续完善网站的社交和娱乐功能,从用户心理出发构建品牌辨识度高、有特色的社交网络。     

基于贝叶斯网络和用户行为日志挖掘的行为信任研究

深入研究信任管理和行为信任的模型及方法,设计基于贝叶斯网络的信任预测和控制算法,综合利用聚类和分布密度函数设置算法参数,建立可量化的证据与信任等级之间的对应关系,算法可预测多属性下的行为信任等级.深入IIS和.Net底层实现可配置的信任管理插件,形成用户行为日志,为预测和控制算法提供证据, 免除了一般Web日志的清洗工作.实验数据表明算法的应用提高了服务器各项性能,并约束了用户的商业行为.     

用户推荐对网络搜索行为影响的眼动研究

为研究用户推荐对网络搜索行为的影响,将用户推荐加入到搜索引擎结果页面中,通过眼动跟踪技术观察被试在完成网络搜索任务时行为的变化.实验结果显示,加入用户推荐对被试的搜索效率、注意力分布和点击分布没有显著影响.但反馈问卷显示,多数被试认为用户推荐有助于搜索,并且会在搜索中参考该信息.分析发现,两种结果矛盾的原因在于被试在搜索过程中常常会忽略用户推荐,产生无意视盲(inattentional blindness)现象.      

基于Bass模型的中国移动互联网用户扩散研究

移动互联网近年来在我国迅速发展,已有研究表明移动互联网的用户扩散过程呈S型生长曲线。本文使用Bass模型对中国移动互联网用户扩散过程进行了实证分析,结果表明：移动互联网的用户扩散模仿系数较大、创新系数较小,并预测至2016年,中国移动互联网活跃用户数将达到7.56亿。     

一种基于行为的用户满意度评价方法

针对目前MIS开发及应用过程中难以对用户的满意度进行评价的问题,根据“行为是态度的反映”这一行为学原理,提出了通过对用户使用行为进行观测,从而对用满意度进行评价的方法,文中结合某电力局应用系统对该方法的具体运用步骤作了进一步的说明。通过实例,反映出方法解决了用户满意度评价过程中数据获取困难的问题,并与传统的用户满意度评价方法具有的相近的结果。     

基于计费系统的校园网用户行为分析

上网模式和上网质量对学习成绩有一定的影响.通过计费系统的用户访问日志,对学优生和学困生的上网模式进行分析,试图找出上网时长、上网内容与学习成绩之间的关系.研究表明:大学生较为合理的上网时长约为6.4小时/天;上网时长平均达到8.6小时/天及以上,将影响正常学习;上网内容丰富,有助于提高学习成绩;游戏时间占上网时间的60%及以上,将严重影响学习成绩.